行動変化のための動的理論の開発

不健康な行動は慢性疾患の大部分の原因であり、米国の医療費全体の 86% を占めています。 多くの研究にもかかわらず、効果的でスケーラブルで持続可能な行動変容介入の開発は依然として困難です。 モバイルセンシングとスマートフォンベースのテクノロジーの最近の進歩により、「ジャストインタイム適応介入」（JITAI）と呼ばれる、斬新で有望な介入形態が生まれました。行動を変えるための個人のニーズと機会。 健全な理論に基づくと介入がより効果的であることが示されていますが、現在の行動理論には、複雑な動的行動とコンテキストの測定に基づいて効果的な JITAI を開発するために必要な時間的粒度とマルチスケールの動的構造が欠けています。 同時に、動的な時間的マルチスケール理論を表現し、動的な時間的マルチスケール データを表現できるモデリング フレームワークが不足しています。 このプロジェクトは、身体活動と座りがちな行動、および他の行動への幅広い影響に焦点を当てて、集中的に収集された縦断的データによって提示される理論開発、測定、およびモデリングの課題と機会に対処します。

効率性のために、この研究は NIH が資金提供した 1 年間にわたる HeartSteps (n=60) のマイクロ無作為化試験 (MRT) に基づいています。これは、歩行を増やし、座りっぱなしの行動を減らすために開発された社会認知理論 (SCT) に基づく適応 mHealth 介入です。心血管疾患の患者に。 この新しい提案の目的は次のとおりです。1) 研究の標的行動に影響を与える理論的構成要素の動的測定を改良および開発する、2) 目的 1 で開発された測定で HeartSteps を強化し、2 つの追加の 1 年間の HeartSteps コホート (座りがちな過体重) からデータを収集する/肥満の成人 (n=60) および 2 型糖尿病患者 (n=60)、合計 n=180)、3) 介入設定における行動の動的で文脈化された理論を運用化するためのモデリング フレームワークを開発する、および 4) の予測を改善するますます複雑化するモデルを使用した SCT の結果。 ここで提案されている作業は、瞬間、日、および週単位の時間スケールで主要な行動理論構成要素の新しいデジタル データ駆動型測定を提供し、行動ダイナミクスの複雑なモデルの仕様に合わせて調整された新しいツールと、調整された新しいモデル推定ツールを提供します。具体的には、現在 mHealth テクノロジを使用してアクセスできるようになった、複雑で縦断的、マルチタイム スケールの行動データおよびコンテキスト データです。 最後に、研究者は、収集されたデータと提案されたモデリング ツールを活用して、完全に定量化された予測動的モデルとして運用される社会的認知理論の強化された動的拡張を開発およびテストします。 まとめると、この作業は、より長い時間スケールで行動の変化を効果的にサポートする能力を含め、複数の時間スケールで身体活動ベースのモバイル健康介入の有効性を大幅に高めるために必要な理論的基礎とツールを提供します。